Modeling and forecasting of time series models of electricity consumption in the Northeast Region of Brazil

Keywords: Forecasts, Holt-Winters, Box-Jenkins

Abstract

Electric energy is one of the most used forms of energy, which is important for world economic growth. In this context, we analyzed the time series of electricity consumption in the Brazilian Northeast from January 1997 to May 2021. The forecast for the year 2021 was estimated based on methodologies used in the time series. The methods applied for these predictions were the Holt-Winters algorithms in the additive and multiplicative forms and the Box-Jenkins modeling methodology (we used the SARIMA and SARIMAX models). For the case of the SARIMAX model, a dummy variable was applied, with values of 1 for the months from June 2001 onwards, using the energy rationing of the Fernando Henrique Cardoso government as a reference and 0 for the previous months. The choice of model for time series adjustment was based on the criteria AIC (Akaike Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), and MSPE (Mean Prediction Forecast Error). The calculations were performed using the R statistical software. Finally, the model SARIMA (4,1,1)(2,0,0)12 provided the best forecast for electricity consumption in the Brazilian Northeast.

 

 

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Published
26-01-2023
How to Cite
Gomes de AraújoE., Fernando Alvez Xavier JúniorS., Fialho Morais BarbosaN., & Almeida de OliveiraT. (2023). Modeling and forecasting of time series models of electricity consumption in the Northeast Region of Brazil. Sigmae, 12(1), 10-28. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2008